정책 차량의 차선 변경을 활용한 정지-재개 교통 흐름 완화 전략: 실제 적용에 중점을 둔 교통 정체 흡수 운전 전략

Transforming Policy-Car Swerving for Mitigating Stop-and-Go Traffic Waves: A Practice-Oriented Jam-Absorption Driving Strategy

정지-재개 교통 흐름은 고속도로 교통 혼잡의 주요 형태로, 교통 효율성 저하, 운전 위험 증가, 차량 배출량 증가 등 심각하고 장기적인 부정적인 영향을 미친다. 고속도로 교통 관리 전략 중 하나인 교통 정체 흡수 운전(JAD)은 특정 차량이 정지-재개 흐름에 휩쓸리기 전에 '감속 진입' 및 '가속 탈출' 기동을 수행하여 이러한 흐름의 확산을 방지하는 잠재적인 방법으로 제시되어 왔다. 그러나 대부분의 기존 JAD 전략은 구현 차량 및 운영 조건에 대한 논의 부족으로 인해 실용성이 떨어진다. 본 연구는 실제 관찰된 경찰 차량의 차선 변경 행동에서 영감을 받아, 먼저 단일 차량과 두 개의 센서를 사용하는 교통 정체 흡수 운전(SVDD-JAD) 문제를 제시하고, 이러한 행동을 활용하여 단일 정지-재개 흐름의 확산을 억제하는 실용적인 JAD 전략을 제안한다. 제안된 전략에 상당한 영향을 미치는 다섯 가지 주요 파라미터(JAD 속도, 유입 교통 속도, 파동 폭, 파동 속도, 파동 내 속도)를 식별하고 체계적으로 분석한다. SUMO 기반 시뮬레이션을 예시로 사용하여, 이러한 파라미터를 두 개의 고정된 도로변 교통 센서를 통해 실제로 어떻게 측정할 수 있는지 보여준다. 결과는 제안된 JAD 전략이 2차 파동을 유발하지 않고 정지-재개 흐름의 확산을 성공적으로 억제한다는 것을 보여준다. 본 연구는 JAD를 이론적 개념에서 실현 가능하고 실행 가능한 전략으로 발전시키는 데 중요한 진전을 가져올 것으로 예상된다. 교통 분야의 재현성을 촉진하기 위해, 모든 코드를 GitHub 저장소(https://github.com/gotrafficgo)에 공개한다.

Stop-and-go waves, as a major form of freeway traffic congestion, cause severe and long-lasting adverse effects, including reduced traffic efficiency, increased driving risks, and higher vehicle emissions. Amongst the highway traffic management strategies, jam-absorption driving (JAD), in which a dedicated vehicle performs "slow-in" and "fast-out" maneuvers before being captured by a stop-and-go wave, has been proposed as a potential method for preventing the propagation of such waves. However, most existing JAD strategies remain impractical mainly due to the lack of discussion regarding implementation vehicles and operational conditions. Inspired by real-world observations of police-car swerving behavior, this paper first introduces a Single-Vehicle Two-Detector Jam-Absorption Driving (SVDD-JAD) problem, and then proposes a practical JAD strategy that transforms such behavior into a maneuver capable of suppressing the propagation of an isolated stop-and-go wave. Five key parameters that significantly affect the proposed strategy, namely, JAD speed, inflow traffic speed, wave width, wave speed, and in-wave speed, are identified and systematically analyzed. Using a SUMO-based simulation as an illustrative example, we further demonstrate how these parameters can be measured in practice with two stationary roadside traffic detectors. The results show that the proposed JAD strategy successfully suppresses the propagation of a stop-and-go wave, without triggering a secondary wave. This paper is expected to take a significant step toward making JAD practical, advancing it from a theoretical concept to a feasible and implementable strategy. To promote reproducibility in the transportation domain, we have also open-sourced all the code on our GitHub repository https://github.com/gotrafficgo.